如何在Python中访问memory heap（内存堆）以获取运行实例全部已分配对象

是可以实现的，无需引入第三方依赖，直接用Python标准库的内置模块即可满足需求： #

核心方法：使用gc模块获取全量已分配对象 #

gc（垃圾回收器）模块提供的gc.get_objects()接口，会直接返回当前Python运行实例中所有被GC跟踪的、已分配在堆内存中的对象列表，覆盖绝大多数业务场景的使用需求。
示例代码：

import gc

# 获取所有已分配对象
all_allocated_objs = gc.get_objects()

# 举例：统计当前所有字典类型对象的数量
dict_count = sum(1 for obj in all_allocated_objs if isinstance(obj, dict))
print(f"当前已分配的字典对象数量：{dict_count}")

注意事项 #

• gc.get_objects()不会返回Python内部优化的、未被GC跟踪的对象，比如驻留的小整数、常量字符串等，这类对象本身不会被垃圾回收，若需要统计要单独处理。
• gc.get_objects()调用时生成的结果列表本身，也会被计入返回的对象列表中，统计时可按需过滤。
• 如果需要更细粒度的堆内存分配数据（比如内存占用大小、分配位置），可以使用tracemalloc模块，适合内存泄漏排查、内存占用分析场景，示例：

import tracemalloc

# 启动内存分配跟踪
tracemalloc.start()

# 你的业务代码执行
demo_list = [0] * 1024 * 1024

# 抓取当前内存分配快照
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top5_mem_usage = snapshot.statistics('lineno')[:5]

print("Top 5 内存占用位置：")
for stat in top5_mem_usage:
    print(stat)

扩展使用场景 #

如果你需要做内存泄漏定位，还可以搭配gc.get_referrers()、gc.get_referents()接口，追踪对象的引用持有链路，快速定位无法被回收的对象的引用来源。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Petras Purlys